门诊西药房作为医院药学服务重要窗口，承担处方审核、药品调配与发放等核心职能，处方审核效率与准确性直接影响患者用药安全与就医体验。传统人工审方模式依赖药师个人经验，存在漏审率高、标准化不足、效率波动大等问题，在门诊高峰时段，药师难以对每张处方进行全面细致审核，导致潜在用药风险难以被及时发现[1]。随医疗信息化技术快速发展，实时审方软件通过预设规则库实现处方自动拦截与风险预警，成为提升审方效率与质量重要工具。核心优势在于通过标准化规则覆盖常见用药禁忌、剂量超限等基础问题，减少人为疏漏通过系统记录功能为后续质量追溯提供依据[2]。

临床用药场景有高度复杂性，固定规则库难以完全覆盖老年患者、儿童、妊娠期女性等特殊人群用药、头孢类与乙醇、华法林与抗生素等药物相互作用、质子泵抑制剂过度使用等长期用药管理等动态变化临床需求。如老年患者因肝肾功能减退对苯二氮䓬类药物代谢能力下降，日剂量超限可能引发跌倒、认知障碍等严重不良反应。头孢类抗生素与含乙醇制剂合用可能引发双硫仑样反应，此类风险在传统规则库中常被低估。非首选用药、剂型不适宜等部分非严重问题过度拦截可能增加药师二次复核负担，降低整体审方效率。规则库动态更新与迭代成为提升审方精准度关键环节，核心目标在于通过持续优化规则逻辑、扩充特殊场景覆盖、引入分级拦截机制，实现“精准拦截严重风险，灵活提示非严重问题”平衡^[3]。

本研究通过对比某三甲医院门诊西药房实时审方软件规则更新前后处方审核数据，分析规则迭代对处方拦截率、合格率及药师复核时间影响，旨在为审方软件规则库优化设计提供临床依据，推动药学服务向智能化、精细化方向发展。

1资料和方法

1.1一般资料

本研究为一项回顾性观察性研究。研究对象为某三级甲等综合医院门诊西药房2022-2023年处方数据，排除急诊、住院药房及特殊药品处方。按规则更新时间节点分为两组。更新前组选取时间为2022年1-12月，使用V1.0版本审方软件，规则库包含基础用药禁忌、剂量超限等87条规则。迭代后组选取时间为2023年1-12月，升级至V2.3版本，新增含特殊人群用药、药物相互作用等32条规则，优化15条原有规则逻辑，包括针对老年患者（≥65岁）苯二氮䓬类药物日剂量超限预警、质子泵抑制剂长期使用提醒、头孢类与乙醇相互作用警示等。

纳入标准：（1）门诊西药房接收完整处方；（2）处方包含患者基本信息、诊断、药品名称、规格、用量及用法；（3）处方经审方软件系统处理有完整拦截或通过记录。

排除标准：（1）急诊药房、住院药房处方；（2）麻醉药品、精神药品等特殊管理药品处方；（3）处方信息缺失或严重不规范；（4）外院开具或非本院调配处方。

两组处方在患者年龄、性别、常见病种分布等方面差异无统计学意义（P>0.05），有可比性。

1.2方法

1.2.1干预措施

基于临床反馈与文献证据，新增规则中（1）老年患者（≥65岁）苯二氮䓬类药物日剂量超限预警；（2）质子泵抑制剂连续使用超过8周提醒；（3）头孢类药物与含乙醇制剂合用警示；（4）儿童禁用可待因类镇咳药预警。引入"软拦截"机制，对非首选用药等非严重问题仅提示药师复核，不强制拦截^[4]。

1.2.2数据采集

从医院信息系统（Hospital Information System，HIS）系统导出患者年龄、性别、诊断、药品名称、规格、剂量、用法用量、开具科室及医师信息两组处方结构化数据。从实时审方软件后台导出拦截时间、触发规则类别、规则描述、拦截级别“软/硬”等对应拦截记录、药师处理操作及最终处理耗时。药师复核时间定义为从处方进入药师审核界面开始，到药师完成审核点击“通过”或“干预”按钮为止系统自动记录时长^[5]。对所有数据进行清洗，剔除信息严重缺失无效记录。

1.3观察指标

处方拦截率：被软件拦截处方数占总处方数比例。

处方合格率：经药师复核后确认无误处方比例。

单张处方复核时间：药师从接收处方到完成审核平均时长。

规则触发类型分布：统计剂量、禁忌、相互作用等各类规则触发频次。

1.4统计学分析

采用SPSS 26.0软件进行数据分析。复核时间等计量资料经正态性检验后，以均数±标准差（±s）表示，组间比较采用独立样本t检验。拦截率、合格率邓计数资料以例数或百分比表示，组间比较采用卡方（χ²）检验。以P<0.05为差异有统计学意义。所有统计分析为双尾检验。

2结果

2.1两组处方拦截情况对比

规则迭代后，软件总处方拦截率由更新前组5.7%(2,768/48,562)下降至迭代后组4.1%(2,139/52,178)，差异有统计学意义（χ²=128.473，P<0.001）。在关键用药风险拦截方面，迭代后组对超剂量、禁忌证等严重问题有效拦截率提升，由更新前组68.2%(1,888/2,768)提高至80.8%(1,728/2,139)，差异有统计学意义（χ²=85.362，P<0.001）。

2.2药师复核时间对比

经复核确认，规则迭代后组处方合格率由更新前组88.5%(42,977/48,562)提升至92.3%(48,160/52,178)，差异有统计学意义（X2=865.214，P<0.001）。

2.3药师复核时间对比

迭代后组药师单张处方平均复核时间缩短，由更新前组（25.3±8.4）秒减少至迭代后组（18.5±6.1）秒，差异有统计学意义（t=45.273，P<0.001）。分析显示对于采用“软拦截”机制处方，平均复核时间仅为（12.7±4.9）秒，较“硬拦截”处方平均复核时间（35.2±10.3）秒缩短42.0%，差异有统计学意义（P<0.001）。

2.4规则触发类型分布对比

对触发拦截规则类型分析，更新前组触发频次最高前三位为剂量超限（41.2%）、配伍禁忌（28.5%）与用法不当（18.7%）。迭代后组剂量超限与头孢类与乙醇等药物相互作用触发占比上升，两者合计占比由更新前组约45%上升至迭代后组58.3%，因“非首选用药”等非严重问题触发“软拦截”提示，占迭代后组总提示量31.5%。

3讨论

本研究通过对比实时审方软件规则迭代前后共超过十万张处方数据，结果显示，经过系统性更新与优化后，软件在提升处方质量与药师工作效率方面取得成效。规则库精准扩充与逻辑优化，特别是“软硬拦截”分级机制引入，共同构成本次迭代核心优势^[6]。

本研究结果表明，规则迭代实现从“广泛拦截”到“精准警示”策略转变。迭代后总处方拦截率下降，超剂量、禁忌证等严重问题拦截率反而提升，这一“一降一升”现象有重要意义。表明V1.0早期规则库可能存在一定程度“过度防御”，通过相对宽泛拦截条件来保障安全，拦截大量虽不完全符合默认规则、有临床合理性处方，导致药师要花费大量时间进行无效复核。V2.3版本优化，通过修订15条原有规则判断阈值与逻辑关联性，有效减少这类“假阳性”拦截。新增32条规则不是盲目扩充，而是紧密围绕临床实践中识别出特殊人群用药安全和易被忽略的相互作用等风险盲点，增强对关键性、高危用药风险捕捉能力。这种更新策略，使软件警报临床相关性更强，容易获得药师信任与重视^[7]。

“软拦截”机制引入是缩短药师复核时间、优化工作流程关键技术革新。“硬拦截”强制暂停流程，适用于法律法规明确禁止或极高风险问题，而“软拦截”仅作提示，将决策权交还给药师^[8]。本研究结果显示“软拦截”处方复核时间较“硬拦截”缩短。机制成功实践，意义在于它尊重发挥药师专业判断主体地位，实现“人机协同”最佳平衡。软件将药师从大量简单、机械规则符合性检查中解放出来，能将有限时间和认知资源集中于处理真正复杂、高风险警报，及为患者提供用药教育等更高价值药学服务上^[9]。提升效率，改善药师工作体验，减少因频繁处理低价值警报产生职业倦怠。

规则库动态迭代对医院药学服务质量产生深远积极影响。（1）处方合格率提升至92.3%，直接体现患者用药安全壁垒加固；（2）药学服务精细化管理。系统记录规则触发数据，为处方点评、合理用药监测及药师绩效评估提供客观、量化的依据。如针对“质子泵抑制剂长期使用提醒”规则触发分析，可定位到开具此类处方频率高科室或病种，为后续开展专项合理用药培训或制定临床路径提供精准靶点^[10]。药师在应对软件提示进行复核时，本身也是一个持续学习和知识巩固过程，有助于专业能力持续提升。

本研究存在一定局限性。（1）本研究为单中心回顾性研究，结论外推性需更多中心、前瞻性研究加以验证；（2）观察时间跨度相对有限，规则库长期稳定性及对罕见但严重用药错误防范效果，有待长时间追踪；（3）规则更新目前主要依赖于事后人工总结与文献学习，未来可探索引入自然语言处理技术，自动从电子病历、最新诊疗指南及药品说明书更新中学习与挖掘潜在规则，实现更智能、更前瞻规则自进化。

综上所述，门诊实时审方软件规则库不是静态工具，应是一个需要持续维护与演进“知识大脑”。本次迭代实践证实，基于临床反馈与循证证据、兼具精准性与灵活性规则更新策略，结合“人机协同”交互设计，能有效提升处方审核准确性与效率。建议医院建立常态化规则评估与优化机制，成立由药学、临床、信息等多学科组成规则管理小组，定期回顾规则运行数据与临床反馈，形成“监测-评估-更新-再监测”闭环管理，保障审方软件能与时俱进，持续为患者用药安全保驾护航，赋能药学服务高质量发展。

参考文献

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